谱减法增强语音证据技术研究

王华朋孙殿臣刘 波杨洪臣

（1 中国刑警学院 辽宁 沈阳 110035；2 丹东市公安局刑侦支队 辽宁 丹东 118000；3 乌海市公安局海南分局 内蒙古 乌海 016000）

谱减法增强语音证据技术研究

王华朋1孙殿臣2刘 波3杨洪臣1

（1 中国刑警学院 辽宁 沈阳 110035；2 丹东市公安局刑侦支队 辽宁 丹东 118000；3 乌海市公安局海南分局 内蒙古 乌海 016000）

在侦查办案中，使用未经处理的语音对具有个体特征的语音数据进行分析时会产生干扰和困难，本文使用MATLAB程序对语音中含有不同类型加性噪声的语音数据段进行分析，并通过谱减法对其进行语音降噪，对降噪前后的语音信号的波形图和语图进行了比较。

MATLAB 谱减法 噪声 语音增强

1 引言

在侦查办案当中获取的犯罪嫌疑人语音资料，因其产生过程中不可避免地要受到来自周围环境和传输媒介引入的噪声、通讯设备内部噪声和其它讲话者语音的干扰。在这些情况下则需要对含噪语音进行语音增强处理，以消除背景噪声，提高语音质量。语音增强是一种提取有用的语音信号，抑制、降低噪声干扰的技术，它的一个主要目标是从含噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音。

语音增强中的谱减法对含噪语音中加性噪声的去除具有良好的效果，本文利用MATLAB开发谱减法降噪程序，并针对公安工作中嫌疑人在机械噪声、雨声和发动机噪声环境下的语音检材进行谱减法降噪，从而得到比较清晰的、可懂度更高的语音资料证据，为侦查破案提供线索和证据。

2 谱减法的基本原理

谱相减方法是基于人的感觉特性，其基本思想是在假定加性噪声与短时平稳的语音信号相互独立的条件下，从含噪语音的功率谱中减去噪声功率谱，得到较为纯净的语音频谱，再从频谱转换到时域，从而得到了纯净语音的时域信号。

由于人耳对语音频谱分量的相位不敏感，因而这种方法主要针对短时幅度谱。原理如下:

假定语音为平稳信号，而噪声和语音为加性信号且彼此不相关。此时含噪语音信号可表示为

式中，s(t)为纯净语音信号，n(t)为噪声信号。而用Y(w)，S(w)和N(w)表示y(t)、s(t)和n(t)的傅立叶变换，则有下列关系存在

对功率谱则有

因为假定噪声为不相关的，所以不会出现有信号与噪声的乘积项。只要从中减去便可恢复。因为噪声是局部平稳的，故可以认为发语音前的噪声与发语音期间的噪声功率谱相同，因而可以利用发语音前(或后)的“寂静帧”来估计噪声。

然而，语音是不平稳的，而且实际上只能用一小段加窗信号。此时上式应写为:

式中，下标w表示加窗信号，*表示复共轭。可以根据观测数据估计，其余各项必须近似统计均值。由于n(t)和s(t)独立，则互谱的统计均值为0，所以原始语音的估值为

为了傅立叶逆变换再现语音，还需要Sw(w)的相位，这里用Ph［Sw(w)］表示。此时可借用带噪语音相位，即Yw(w)的相位来近似。因而

则恢复的语音是估值的傅立叶反变换。谱减法的原理框图如图1所示：

图1 谱减法的原理框图

3 语音增强实验

本文对三种情况下的含噪语音进行处理，图2是诺基亚N73手机在较强的机械噪声中的含噪语音信号与谱减法降噪后的语音信号的波形对比图，其中蓝色部分为含噪信号，绿色部分为去噪后的信号。

图2 机械噪声环境降噪前后波形对比图

图3与图4分别是诺基亚N73手机在较强的机械噪声中的含噪录音信号与谱减法降噪后的语音信号的窄带语图，对比两个图可以看出，谱减法去噪后，语音的声纹清晰度得到明显提高，噪声得到了明显的抑制。

图3 机械噪声环境语音去噪前窄带语图

图4 机械噪声环境语音去噪后窄带语图

图5是诺基亚N73手机在雨天环境中录制的含噪语音信号与谱减法降噪后的语音信号的波形对比图，其中蓝色部分为含噪信号绿色部分为去噪后的信号。

图5 雨天环境降噪前后波形对比图

图6是诺基亚N73手机在发动机旁录制的含噪录音信号与谱减法降噪后的语音信号的波形对比图，其中蓝色部分为含噪语音信号，绿色部分为去噪后的信号。

图6 发动机运行环境降噪前后波形对比图

从图5和图6的时域波形图可以看出，噪声稳定段的噪声得到了良好的控制，信噪比大幅度提升。但是，在听觉上也会发现，某些发音音量较小的语音信号部分也受到了影响，甚至被消除或者变声，总体来说，谱减法应用于加性噪声的语音，具有良好的去噪效果。

4 结论

根据语音谱减法降噪的方法，分别对不同加性噪声环境的语音信号进行降噪，该方法操作方便，能够为公安部门快速侦查破案提供帮助，也能为语音鉴定类案件进行语音证据的前期处理，降低背景噪声，提高信噪比，降低噪声对鉴定的干扰。但是还存在如何更好地改善降噪量的大小与语音可懂度之间的矛盾，这也是下一步工作的研究方向。

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